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经典案例 - 数据去重

需求

  去除掉海量文件中的存在着的重复数据,并将结果输出到单个文件中。

  比如有文件1中有以下数据:

  hello

  my

  name

  文件2中有以下数据

  my

  name

  is

  文件3中有以下数据

  name

  is

  fangmeng

  那么结果文件的内容应当如下(顺序不保证一致):

  hello

  my

  name

  is

  fangmeng  

方案制定

  Map阶段:

    1. 获取到输入后,按照默认原则切分输入。

    2. 将切分后的value设置为map中间输出的key,而map中间输出的value为空值。

  Shuffle阶段让具有相同的key的map中间输出汇集到同一个reduce节点上

  Reduce阶段:

    将获取到的键值对的第一个键取出,作为reduce输出的键,值依然为空,或者你也可以输出键值对的个数。

    注意是第一个键。因为会传递过来很多键值对 - 他们都有同样的键,只用选取第一个键就够了。

    这和其他案例中需要依次遍历Shuffle阶段传递过来的中间键值对进行计算的模式是不同的。

代码示例

 1 package org.apache.hadoop.examples; 2  3 import java.io.IOException; 4  5 //导入各种Hadoop包 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 7 import org.apache.hadoop.fs.Path; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;14 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;15 16 // 主类17 public class Dedup {18         19     // Mapper类20     public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{21         22         // new一个值为空的Text对象23         private static Text line = new Text();24                 25         // 实现map函数26         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {27             28             // 将切分后的value作为中间输出的key29             line = value;30             context.write(line, new Text(""));31         }32     }33         34     // Reducer类35     public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {36     37         // 实现reduce函数38         public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {39                 40             // 仅仅输出第一个Key41             context.write(key, new Text(""));42         }43     }44 45     // 主函数46     public static void main(String[] args) throws Exception {47     48         // 获取配置参数49         Configuration conf = new Configuration();50         String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();51                 52         // 检查命令语法53         if (otherArgs.length != 2) {54             System.err.println("Usage: Dedup <in> <out>");55             System.exit(2);56         }57 58         // 定义作业对象59         Job job = new Job(conf, "Dedup");60         // 注册分布式类61         job.setJarByClass(Dedup.class);62         // 注册Mapper类63         job.setMapperClass(Map.class);64         // 注册合并类65         job.setCombinerClass(Reduce.class);66         // 注册Reducer类67         job.setReducerClass(Reduce.class);68         // 注册输出格式类69         job.setOutputKeyClass(Text.class);70         job.setOutputValueClass(Text.class);71         // 设置输入输出路径72         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));73         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));74                 75         // 运行程序76         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);77     }78 }

运行结果

  

小结

  去重在日志分析中有非常广泛的应用,本例也是MapReduce程序的一个经典范例。

 

经典案例 - 数据去重